我正在編寫一個(gè)彩票開獎(jiǎng)模擬程序作為一個(gè)項(xiàng)目。游戲的運(yùn)作方式是您需要從 49 中選出 6 個(gè)號(hào)碼才能獲勝。您獲勝的機(jī)會(huì)是 1/13,983,816，因?yàn)檫@是 49 種組合中有 6 種組合。將demo program on Go playground產(chǎn)生圍繞循環(huán)下去，每次六個(gè)新的號(hào)碼。每次生成一組新數(shù)字時(shí)，我都會(huì)測試它是否已經(jīng)存在，如果存在，我會(huì)跳出循環(huán)。對于 13,983,816 種組合，您會(huì)認(rèn)為需要很長時(shí)間才能重復(fù)相同的 6 個(gè)數(shù)字，但是在測試中它總是在 10000 次迭代之前失敗。有誰知道為什么會(huì)這樣？
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慕絲7291255
TA貢獻(xiàn)1859條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個(gè)贊
在我看來，你在這里有幾個(gè)問題。
您使用 Go 游樂場，在那里您的隨機(jī)性是固定的。這條線
rand.Seed(time.Now().UnixNano())總是產(chǎn)生相同的種子，因?yàn)?code>time.Now()是相同的。你用你的模擬測試完全不同的東西。我會(huì)在最后寫下它。
如果你想做一些類似于賭博的事情——你必須使用加密安全的 PRNG并且Go 擁有它。如果您愿意，可以在此處閱讀更多詳細(xì)信息（答案是 php 問題，但它解釋了區(qū)別）。
在概率部分：
中獎(jiǎng)的概率確實(shí)是1/C(49, 6) = 1/13,983,816。但這是某人選擇一組已經(jīng)預(yù)定義的數(shù)字的概率。例如，您聲稱您的獲勝者是{1, 5, 47, 3, 4, 5}，現(xiàn)在某人獲勝的概率約為 1400 萬分之一。因此，您必須執(zhí)行以下操作。隨機(jī)選擇一組 6 個(gè)數(shù)字，然后將循環(huán)中的新選擇與已找到的數(shù)字進(jìn)行比較。
但是你要做的是檢查碰撞的概率。有 N 個(gè)人，他們中的一些人會(huì)選擇相同的集合（甚至不一定是獲勝的集合）。這就是著名的生日悖論。正如你在那里看到的，碰撞的概率隨著人數(shù) N 的增加而急劇增加。
這絕對是相同的問題，但是您一年中的天數(shù)是13,983,816，您可以在此處檢查，對于這個(gè)天數(shù)，您只需要 5000 次迭代即可保證 0.59% 會(huì)發(fā)生碰撞。通過 9000 次迭代，您會(huì)發(fā)現(xiàn)碰撞概率為 0.94。
隔江千里
TA貢獻(xiàn)1906條經(jīng)驗(yàn) 獲得超10個(gè)贊
我相信您正在解決一個(gè)不同的問題，出現(xiàn)兩個(gè)相同抽獎(jiǎng)的可能性比出現(xiàn)一個(gè)特定抽獎(jiǎng)的可能性要高得多。
精慕HU
TA貢獻(xiàn)1845條經(jīng)驗(yàn) 獲得超8個(gè)贊
順便說一句，生日悖論的粗略經(jīng)驗(yàn)法則是，如果您有 N 天，則需要迂回的 sqrt(N) 個(gè)人來獲得良好的碰撞機(jī)會(huì)（大約 50%）。
所以，對于最初的生日悖論，你有 365 天，所以經(jīng)驗(yàn)法則告訴你，如果有 365^.5 或大約 19 個(gè)人，你就有可能發(fā)生碰撞（>50% 的正確答案：23 個(gè)人）。
在這里，有 13,983,816 種可能的結(jié)果，經(jīng)驗(yàn)法則告訴您，3739 次平局，您很有可能發(fā)生碰撞（50% 的正確答案：4400 次平局）。
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